análisis de imágenes y visión por computadora aplicaciones problemas clasificación de correo,...
Post on 23-Jan-2016
228 Views
Preview:
TRANSCRIPT
Análisis de Imágenes y Visión por ComputadoraAplicaciones Problemas
Clasificación de correo, lectura de etiquetas, procesamiento de cheques bancarios, lectura de texto
Reconocimiento de caracteres
Detección de tumores, medida del tamaño y forma de órganos internos, análisis de cromosomas, contéo de células sanguíneas.
Análisis de imágenes medicas
Identificación de partes en líneas de ensamblaje, detección (inspección) de defectos y faltas.
Automatización Industrial
Reconocimiento e interpretación de objetos en una escena, control y ejecución de movimientos por medio de (feed back) alimentación visual
Robótica
Elaboración de mapas a partir de fotografías, síntesis de mapas del clima.
Cartografía
Identificación de huellas digitales, análisis de sistemas automáticos (automatizados) de seguridad.
Medicina forense
Detección e identificación de objetos (blancos) guía de helicópteros y aterrizaje de aviones guía de vehículos piloteados remotamente (RPU) misiles y satélites (obtenidos) a partir de pistas visuales.
Imágenes de radar
Análisis de imágenes multi espectrales, predicción del tiempo clasificación y monitoreo ambientales, urbano, agricultural y marino a partir de imágenes de radar
Percepción remota
Aplicaciones del análisis de imágenes y los problemas involucrados.
Técnicas para análisis de imágenes
Extracción de Características
Segmentación Clasificación
Características espaciales
Template matching Clustering
Transformación de características
Thresholding Estadística
Orillas y fronteras Detección de orillas Arboles de decisión
Características de forma
Clustering Medidas de similitud
MomentosTextura
Quad-trees Texture matching
Min. Spanning trees
Análisis de datos
Conclusión del análisis
Representaciónsimbólica
Interpretacióny
descripción
Sistema de análisis de imágenes
Sistema de interpretación
Clasificacióny
descripción
Extracciónde
características
Segmentación
Extracciónde
características
Pre procesado
Imagen de
entrada
¿Que es una señal digital?¿Cuál es significado de audio y
video digital?¿color digital?
¿Origen de la palabra digital?
Clasificacion de las señales
• Señales continuas ó analógicas.
• Señales Discretas
• Señales Digitales.
• 1-D f(t) audio
• 2-D I(i,j) imágenes
• N-D f(x,y,z,t,λ) Radiación electromagnética
• Señales contínuas ó analógicas. Son contínuas en su dominio y su contradominio. Por ejemplo audio, fotografías, películas.
x
f(x)Ejemplo de señal contínua 1-D
Definida par todo valor de x
•Señales Discretas.- Son discretas en su dominio, pero contínuas en su contradominio, se obtienen al muestrear las señales contínuas.
x
f(x)
Los valores de f(x) son contínuos
n n+1
Muestreando una función contínua
x
f(x)
Señal discreta
n n+1
Cuantizando x y f(x) 2niveles, 1 bit
Cuantizando x y f(x) 3 niveles, 2 bits
Cuantizando x y f(x) 4 niveles, 2 bits
Cuantizando x y f(x) 7 niveles, 3 bits
•Señales Digitales.- Son discretas tanto en el dominio como en el contradominio. Se obtienen al muestrear las señales discretas.
Digitalizando una señal
Señal digital
Error de la señal digital
1 byte = 8 bits
1 byte permite 2 a la 8 representar 256
cantidades: 0 ~ 255
0 off1 on
01
0 0 00 0 10 1 00 1 11 0 01 0 11 1 01 1 0
567
012340 0
0 11 01 1
0123
binario
binario
decimal
decimal
2n
5 niveles
5 divisiones
9 niveles
9 divisiones
Digitalizando una señal (tamaño del detector)
Digitalizando una señal
Digitalizando una señal
Digitalizando una señal
Digitalizando una señal (aumento del No de pixeles )
Señal Digital
Posiciones enteras
Valo
res
en
tero
s
Digitalización de una señal.
Señal contínua
Señal discreta
Señal digital
•Imagen Digital.- Las imágenes digitales son un caso particular de las señales digitales. •Una imagen digital se representa por una matriz de puntos, o como sucesión bi dimensional. •En la imagen digital, tanto la posición del pixel como su valor están representados solamente por números enteros
•Señales continuas ó analógicas. Son contínuas en su dominio y su contradominio. Por ejemplo audio, fotografías, películas.•Señales Discretas.- Son discretas en su dominio, pero contínuas en su contradominio, se obtienen al muestrear las señales contínuas. •Señales Digitales.- Son discretas tanto en el dominio como en el contradominio. Se obtienen al muestrear las señales discretas.
•Imagen Digital.- Las imágenes digitales son un caso particular de las señales digitales. •Una imagen digital se representa por una matriz de puntos, o como sucesión bi dimensional. •En la imagen digital, tanto la posición del pixel como su valor están representados solamente por números enteros
x
f(x)Ejemplo de función contínua
Definida par todo valor de x
x
f(x)
Muestreando una función contínua
n n+1
x
f(x)
Señal discreta
n n+1
x
f(x)
Los valores de f(x) son contínuos
n n+1
Cuantizando x y f(x)
Digitalizando una señal
Señal digital
Error de la señal digital
Ruido de Cuantización. El ruido de cuantización aparece al digitalizar una señal, está directamente relacionado con el número de valores que puede tomar el pixel. También se le conoce como definición. Entre la deficinición y el espacio en bytes que ocupa una imagen hay una relación directa. Las imágenes mas comunes ocupan un byte por pixel.Resolución Espacial. La resolución espacial esta relacionada con el tamaño del detector. En otras palabras, la resolución es el numero de pixeles en el cual está dividida la imagen. Entre mayor es el número d epixeles, menor es el tamaño físico de este. El número de pixeles afecta el número de byte que ocupa la imagen.Pixel: Es el elemento más pequeño de una imagen digital.Volumen de datos. Un volumen de datos se obtiene al apilar un conjunto de arreglos bidimensionales. Por ejemplo: tomografía computarizada, Resonancia magnética, ultrasonido, etc.Voxel elemento más pequeño en un volumen de datos digitales, voxel = pixel
Imagen f[i] [j]f[i] [j], i, j enteros
j
i
Ejemplos de imágenes B/N
Imagen original
Detección de orillas
Imagen original
Realce de características
Negativo de una imagen
Imagen original
Imagen original
Histograma
Histograma
Imagen original
Histograma
Imagen original
Formación de imágenes en una lente simple.
f f
lente
eje ópticoimagen
objeto
detector
Imágenes a color color digital tres canales (R G B)
Imagen original
R
VA
original roja
verde azul
Representación gráfica de una señal de dos dimensiones.
i
j
i
j
(2) (3)
(4) (1)
Otra representación de una señal digital 2-D.
Columnas j
Renglones i
I[i][j]
Representación matricial de una imagen.
Sistema de referencia en Geometría Analítica
y = f(x)
x
(x,y)
En ésta imagen los vértices de la retícula representan a los pixeles.
j
i
I[i][j]
Cada pixel se representa por un cuadro, elemento de la matriz.
j
i
I[i][j]
i-1 , j-1
i-1 , j
i-1 , j+1
i ,j – 1
i , j
i , j+1
i-1 , j-1
i-1 , j
i-1 , j+1
Pixel de trabajo y sus vecinos cercanos
top related